Características de las Redes Neuronales

Características de las Redes Neuronales ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

Elementos de una red neuronal artificial.

Elementos de una Red Neuronal Artificial ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

Estructuras de redes neuronales artificiales.

Estructura de una RNA ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Microestructura

Estado de Activación ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

Función de Transferencia ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

Ejemplos de Funciones de Transferencia

Funciones de Transferencia en Escalón

Funciones de Transferencia lineales

Funciones de Transferencia sigmoidales

Conexiones entre Neuronas ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

Regla de Propagación Donde: a: Es la salida de la red. Wij. Es la matriz de pesos. Pi. Es el patrón de entrada. B: Es el umbral de activación. F: es la funcion de transferencia

Regla de aprendizaje ,[object Object],[object Object]

Arquitectura de las Redes Neuronales ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

RedesMonocapa: l 1 l n l 2 Las redes monocapa se utilizan típicamente en en tareas relacionadas en lo que se conoce como autoasociación: por ejemplo, para regenerar informaciones de entrada que se presentan a la red incompletas o distorsionadas . P/ejemplo Hopfield, BSB, Learnig Matrix

Redes Multicapa: Redes con conexiones hacia delante (feedforward) Este tipo de redes son especialmente útiles en aplicaciones de reconocimiento o clasificación de patrones. En este tipo de redes, todas las señales neuronales se propagan hacia adelante a través de las capas de la red. No existen conexiones hacia atrás y normal- mente tampoco autorrecurrentes, ni laterales.

Redes con conexiones hacia adelante y hacia atrás (feedforward / feedback): En este tipo de redes circula información tanto hacia adelante como hacia atrás durante el funcionamiento de la red. Para que esto sea posible, existen conexiones feedforward y conexiones feedback entre las neuronas. P/ ejemplo: ART, BAM, CABAM.

Redes con conexiones hacia adelante y hacia atrás (feedforward / feedback) También existen algunas que tienen conexiones laterales entre neuronas de la misma capa. Estas conexiones se diseñan como excitadores (con peso positivo) o inhibidoras (con peso negativo), estableciendose una competencia entre las neuronas correspondientes .

Topologías de redes neuronales.

Redes de una sola capa Feedforward

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Redes Multicapa Feedforward

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Redes Competitivas ,[object Object],[object Object],[object Object]

Red completamente Recurrente ,[object Object],[object Object]

La Otra Red Recurrente ,[object Object],[object Object]

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